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单人一月烧掉 19 万,硅谷开始倒查员工 AI 账单

36氪文章 2026-09-04 17:42 1 阅读 查看原文

过去很长一段时间里,微软员工之间流传着一张自发维护的表格,用来互相交换薪资和奖金数字,大公司里常见的那种「工资透明化」地下工程。

今年,这张后来被 Business Insider 拿到的表格上,多出了一列新数字:「每月 AI 花费」。

各部门员工自报 AI 用量,28 天口径|图片来源:Business Insider

约 350 名美国员工填了这一列。最高的那一格写着:28 天,2.8 万美元(约合 19 万元人民币)。

微软的反应不是给这位同学发先进。据 Android Headlines 报道,公司已经开始收紧 token 用量管理:部门级预算生效,个人 token 支出进了仪表盘,内部默认模型切到了 OpenAI 的 GPT-5.6 Sol。

翻译一下就是,微软开始内部查账了。

token 用量分出阶级

这张表格最大的信息量不在数字,在位置——「AI 花费」这一列,出现在晒工资的表格里。

员工把 AI 用量填在薪资旁边,意思再明白不过,在 2026 年的微软,你每月烧掉多少 token,和你赚多少钱一样,是一个值得被看见的数字。

这些数字也不是拍脑袋估的。报道里有个容易被忽略的细节:微软给员工发了一个内部工具,能查到自己过去 28 天用掉的 AI 金额。目前微软全公司自愿填报的中位数,是每月 300 美元,约 2,000 元

说实话,这个价格其实并不算让人惊讶,毕竟一个硅谷软件工程师的综合人力成本每月两三万美元起步,300 美元的 AI 账单,是九牛一毛。

但账单真正贵的地方在后面。BI 整理的分部门表格里,微软的核心 AI 工程部门 CoreAI 中位数干到 975 美元(约 6,577 元),是全公司的三倍多;Microsoft AI 部门约 490 美元,Experiences and Devices 约 250 美元,Azure 约 241 美元。好几个部门的个人最高值都破了 1 万美元,CoreAI 有人烧到 1.6 万。而 28 天 2.8 万美元那位纪录保持者,来自客户与合作伙伴解决方案部门。

虽然 350 人只是 22.3 万全球员工里的 0.16%,自愿填报,不是普查。而且愿意把自己 AI 账单晒出来的人,本来就不是随机样本。但真实的分布只会比这张表更极端,不会更温和。

28 天烧掉 2.8 万美元,是个什么概念。平均每天 1,000 美元。三个月前极客公园写《微软按下 vibe coding 暂停键》的时候,算过一笔假想账:一个年薪 30 万美元的工程师,摊到每天的成本是 800 多美元。当时那篇文章的标题是个判断句——「烧 token 已经比员工贵了」。现在它成了表格里的一行数据:这位员工烧掉的钱,比在他旁边再坐一个工程师还贵。

实际上,硅谷圈内已经给这种行为起好了名字:tokenmaxxing,代指把 token 用量刷到最大的行为。

Meta 内部的 tokenmaxxing 排位赛|图片来源:X

具体做法包括故意发巨型 prompt、塞满上下文窗口、跑自动化查询,目的不是解决问题,是让自己在公司内部用量看板上的数字好看。

显然,一种行为只有在足够普遍时才会得到命名。这个词的存在,本身就是证据。

过去一年,这场 token 狂热让几乎所有科技公司的员工都收到了同一个信号:拥抱 AI 是先进性的证明,会用 AI 的人会取代不会用的人。当老板们天天强调用 AI、而用量恰好是个看得见的数字时,把它刷上去就成了最顺手的向上管理。产出的好坏要争论半天,用量的高低一目了然。

当用量变成可见的数字,烧 token 就必然滑坡向新的加班表演。

这一幕今年已经上演过不止一次:Uber 的 CTO 在采访里对 The Information 承认过,公司搞内部排行榜激励员工多用 AI,这套激励机制导向的结果是全年 AI 编程预算 4 个月就烧光了。

Meta 的版本更夸张:4 月,一名员工自建了一个叫 Claudeonomics 的看板,给 8.5 万同事按 token 用量排名,30 天全公司烧掉 60 万亿 token,榜首一个人 2,810 亿,Fortune 估算光他一个人就值 140 万美元;The Information 曝光两天后看板下线,扎克伯格本人连前 250 都没进。Android Headlines 说,亚马逊内部也冒出过同款苗头。

区别在于,Uber 的排行榜是公司自上而下设的,Meta 和微软的「排行榜」都是员工自己长出来的:没人下令,激励结构自己开花结果。

微软高层显然看懂了这整个事件的前因后果。CoreAI 负责人、执行副总裁 Jay Parikh 在 8 月的内部备忘录里直接开喷:「Tokenmaxxing 并不是我们要追求的真正目标。我希望所有人聚焦在那些真正为客户和业务创造改变的结果上。」

备忘录没直接点破的含义其实非常明显:公司已经意识到,员工烧掉的相当一部分 token,买到的不是生产力,是姿态

BI 的报道里,还扎心地对照了同一张表里的薪酬数据:至少到目前,AI 用得更重的人,并没有拿到更高的加薪、奖金或升职。表演的回报还没兑现,账单先到了。

而就在微软开始收回 Claude Code 许可的第二天,社交媒体上还有人晒出了另一张大得多的账单。

2026 年 5 月 15 日,OpenClaw 开发者 Peter Steinberger 发了条推文,语气轻描淡写,名义上是给自己的菜单栏小工具 CodexBar 打广告:新版把 API 成本显示得漂亮多了。真正炸裂的是他的配图:30 天,1,305,088.81 美元的 OpenAI API 用量,6,030 亿 token,760 万次请求,主力模型 GPT-5.5,发推当天一天就烧掉近 2 万美元。

龙虾作者晒出的巨额账单|图片来源:X

Steinberger 今年 2 月加入了 OpenAI,这份账单显然也会由 OpenAI 报销。烧掉这些钱的,是大约 100 个并行运行的 Codex 编码智能体实例;而它们背后,维护 OpenClaw 这个开源项目的只有 3 个人。他自己给这种「奢靡行为」的定义,是在验证一个问题:

如果 token 不要钱,我们未来会怎么写软件

130 万美元,差不多是微软那位纪录保持者的 46 倍。但两张账单的性质完全相反:一边是 100 个智能体在替 3 个人干活,一边是人在把用量刷给考核看。同样是晒,一个晒的是产能,一个晒的是姿态。同一个五月,有人星夜赶科场,有人辞官归故里。

从砍工具到查账单

把时间线稍微拉长一点,微软对 AI 成本的态度,一年里光速换了三副面孔,这在一线互联网大厂中属于「变脸」速度最快的那一档。

2025 年 12 月,它把 Claude Code 开放给数千名员工,鼓励所有人用 AI 重塑工作流。

2026 年 5 月,它取消了大部分员工的 Claude Code 许可,理由是「工具链统一」,但保留了一个台阶:Claude 模型还能通过 Copilot CLI 用。

到了 8 月,台阶也撤了。CNBC 报道,员工版 GitHub Copilot 的默认模型已经换成 OpenAI 的 GPT-5.6 Sol。按 GitHub 官方口径,Sol 不是省钱型号,是 GPT-5.6 家族里推理天花板最高的一档;外媒解读里这步棋省的不是档次,是账单的去向——报道称它比 Claude 家族更划算,Android Headlines 则说,微软已经不再鼓励员工在编程任务里用 Claude 这样的第三方工具。

先砍产品,再换模型,最后上预算和仪表盘。管控的颗粒度从「你用什么工具」,一路细化到「你这个月花了多少钱」。

时间点本身也是信息:5 月那次砍许可,截止日期卡在 6 月 30 日——微软财年的最后一天;预算制和监控上线,则是新财年头两个月的事。连起来读就是:上个财年的最后一个动作,是砍掉一个失控的成本项;新财年的第一个动作,是给 AI 建一个正式的预算科目。

AI 支出在微软的账本上,用一年时间走完了从「实验」到「财务条目」的全程。这条路云计算行业已经走完了一遍:先是鼓励全公司所有团队上云,然后账单爆炸,然后诞生了一个专门的岗位叫云成本治理。现在轮到 token 了。

三个月前微软按下 vibe coding 暂停键时,极客公园的结论是:撞墙的真正原因不是 AI 太贵,是组织还没改,而绝大多数公司一时半会儿都不会改。

现在微软给出了它的官方回答。它确实没改组织——它改的是预算制度:更新内部指引,部门设预算,个人支出进仪表盘。用 Parikh 备忘录里的话说,「用管理其他一切关键资源的同等纪律,来管理 token 支出」。

听上去无懈可击。token 本来就是资源,资源本来就该有预算。

但这套解法里藏着一个循环:让用量变得可见的那个内部工具,本来就是微软自己发的;员工把数字刷了起来,微软的解药,是把每个人的支出放上另一块仪表盘。上一个数字奖励烧得多,下一个数字奖励烧得省。指标换了方向,员工对指标的反应不会变。半年之后这张表格里长出一列「单位 token 产出比」,我一点都不会意外。

这件事对国内互联网公司的意义,可能有一些「先行者」的试错在其中:中国公司此刻不少还停在微软的「2025 年 12 月阶段」,发额度、树标杆、把 AI 使用率写进 OKR。

微软只是先走到了故事的后半段:先鼓励,再排行,再查账。时间差就是预告片。

要管的从来不是 AI 的价格,是人对「被看见的数字」的反应。

而只要还有一列数字是可见的,就总有人负责把它刷上去。

本文来自微信公众号“极客公园”(ID:geekpark),作者:张勇毅,编辑:靖宇,36氪经授权发布。